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Inteligencia Artificial

Alucinaciones de la IA: Cuando el Algoritmo Miente

Publicado el 11/02/2026
Por qué los modelos de lenguaje inventan hechos con total confianza y cómo mitigar este riesgo en entornos empresariales.

Uno de los mayores peligros de la IA generativa actual es su tendencia a "alucinar": generar información falsa, fechas inexistentes o citas inventadas, pero presentadas con una redacción convincente y autoritaria. Esto ocurre porque los modelos predicen la siguiente palabra probable, no verifican la verdad fáctica.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Para combatir esto, se utiliza la técnica RAG, que obliga a la IA a consultar una base de datos de conocimiento confiable antes de responder. En lugar de confiar en su "memoria" de entrenamiento, el modelo busca la respuesta en documentos corporativos aprobados y cita la fuente, reduciendo drásticamente la invención de datos.

Verificación Humana (Human-in-the-loop)

En aplicaciones críticas como la medicina o el derecho, la supervisión humana sigue siendo indispensable. Las alucinaciones pueden ser sutiles y difíciles de detectar automáticamente. Implementar flujos de trabajo donde un experto valide las sugerencias de la IA es la única barrera segura contra errores costosos.

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